JP4259246B2 - 道路情報学習システム - Google Patents

Description

本発明は、車両に搭載されたセンサを用い、
道路に関する道路情報を更新する道路情報学習システムに関する。

従来、地図情報およびこれに関連づけられた道路情報等を用いて車両制御を行う車両制御装置がある（例えば、特許文献１参照）。この車両制御装置は、ナビゲーションシステムのＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭ等に保持されている道路地図情報およびこの道路地図情報に関連付けされた勾配情報を用いてエンジン制御量を補正している。

近年、ナビゲーションシステムにデータ書き込み可能な記憶媒体であるハードディスクを用いることが一般的になってきている。このため、車両に搭載されている各種センサを用いて走行しながら車両制御用のデータベースを作るとともに、走行毎にデータベースを更新し、そのデータベースを利用して車両を制御する技術が多く研究されている。センサによるセンシングデータにはばらつきがあるため、センシングデータの平均値を求めて車両制御に用いる。
特許第３２０３９７６号公報

しかしながら、車両に搭載されたセンサでは、道路状況や天候などの環境変化により、大きなノイズが発生する場合がある。このような大きなノイズを含むデータを用いて平均値を求める場合、平均値にばらつきが生じ、車両制御に影響するデータを保存してしまう可能性がある。

本発明は、上記点に鑑み、車両に搭載されたセンサによる道路情報を用いて車両制御に用いられる道路情報データベースを作成する際に、道路情報データベースの平均値の精度を向上させることを目的とする。

上記目的を達成するため、請求項１に記載の発明では、車両が道路を走行する際に道路地図情報に基づき、車両の位置情報を求めることが可能な車両位置検出手段（１１、１３）と、車両に搭載され、車両走行時に道路の曲率若しくは勾配に関する道路情報を検出する道路情報検出手段（３０）と、道路情報から構成される道路情報データベースを、道路地図情報における位置情報に関連づけて記憶可能であるとともに、道路情報データベースを書き換え可能な記憶手段（１２）と、道路情報検出手段（３０）により検出した道路情報を、記憶手段（１２）に記憶されている道路情報データベースに基づいて選別する道路情報選別手段（Ｓ１４）と、道路情報選別手段（Ｓ１４）により選別された道路情報を用いて道路情報データベースの更新を行うデータベース更新手段（Ｓ１５）と、道路情報と道路情報データベースにおける平均値（μｊ）および標準偏差（σ _j ）とに基づいて道路状況が変化したか否かを判定する道路状況判定手段（Ｓ２１１）と、道路状況判定手段（Ｓ２１１）により、道路状況が変化したと判定された場合には、記憶手段（１２）に記憶されている道路情報データベースを廃棄し、道路情報に基づいて道路情報データベースを新たに作成する道路情報データベース再作成手段（Ｓ２１４）とを備えることを特徴としている。

このように、道路情報検出手段（３０）により検出した道路情報を道路情報データベースに基づいて選別した上で道路情報データベースを更新することで、事前にばらつきの大きいデータを除去することができ、道路情報データベースの平均値の精度を向上させることができる。また、道路状況判定手段と道路情報データベース再作成手段を備えることで、工事等により道路状況が変化した場合に、迅速に道路情報データベースの内容を変化後の状況に対応させることができる。

具体的には、請求項２に記載の発明のように、道路情報選別手段（Ｓ１４）は、道路情報データベースの平均値（μ_ｊ）および標準偏差（σ_ｊ）を用いて平均値（μ_ｊ）を中心とする道路情報選別用の基準範囲を設定し、道路情報が基準範囲に含まれる場合には、道路情報を道路情報データベースの更新用に採用するとともに、道路情報が基準範囲に含まれない場合には、道路情報を道路情報データベースの更新用に採用しないように構成することができる。

具体的には、請求項３に記載の発明のように、道路状況判定手段（Ｓ２１１）は、道路情報選別手段（Ｓ１４）により、道路情報データベースの更新に用いると判定された道路情報の総数に対する道路情報データベースの更新に用いないと判定された道路情報の総数の比率が所定値を越えた場合に、道路状況が変化したと判定するように構成することができる。また、請求項４に記載の発明のように、道路状況判定手段は、所定数の道路情報から求めた平均値（μ_j+1）と道路情報データベースの平均値（μ_j）との差が所定値以上である場合に、道路状況が変化したと判定するように構成することもできる。さらに、請求項５に記載の発明のように、道路状況判定手段は、所定数の道路情報から求めた標準偏差（σ_j+1）を平均値（μ_j+1）で除して得た第１の変動係数と、道路情報データベースの標準偏差（σ_j）を平均値（μ_j）で除して得た第２の変動係数とを比較し、第１変動係数が第２変動係数の所定数倍以上である場合に、道路状況が変化したと判定するように構成することもできる。

また、請求項６に記載の発明では、道路情報選別手段（Ｓ１４）は、記憶手段（１２）に道路情報データベースが存在しない場合に、所定数の道路情報の平均値（μ₀）および標準偏差（σ₀）を用いて平均値（μ₀）を中心とする道路情報選別用の基準範囲を設定し、基準範囲に含まれる道路情報のみを用いて平均値（μ₀）および標準偏差（σ₀）を再計算することを特徴としている。これにより、道路情報データベースが存在しない第１回目のデータから平均値の精度を向上させることができる。

なお、上記各手段の括弧内の符号は、後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示すものである。

（第１実施形態）
以下、本発明の第１実施形態について図１〜図６に基づいて説明する。

図１は、本第１実施形態の道路情報学習システムの構成を示す概念図である。図１に示すように、道路情報学習システムは、ナビゲーション装置１０を主要な構成要素としている。ナビゲーション装置１０は、ＧＰＳ受信装置１１、道路地図データベース１２、車両位置演算装置１３、時刻検出装置１４、情報記憶装置１５、情報処理装置１６等を備えている。なお、ＧＰＳ受信装置１１および車両位置演算装置１３が本発明の車両位置検出手段を構成し、道路地図データベース１２が本発明の記憶手段を構成している。

ＧＰＳ受信装置１１は、ＧＰＳ衛星からの測位信号を受信すると共に、受信した測位信号を車両位置演算装置１３に送信するようになっている。デジタル道路地図データベース１２は、いわゆるマップマッチングデータ、ノードやリンク（セグメント）等の地図データを含む各種データを記憶し、これらのデータを車両位置演算装置１３および情報処理装置１６に入力するものである。デジタル道路地図データベース１２は、データの書き込み、保存、書き換え等が可能な記憶媒体であり、例えばハードディスクを用いることができる。デジタル道路地図データベース１２には、道路の曲率や勾配等の道路に関連する道路情報からなる道路情報データベースが記憶されている。道路情報は、道路の地点情報あるいは区間情報に関連づけられて保存されている。この道路情報データベースは、後述のセンサ３０による測定値から作成され、車両が走行する度に更新される。

車両位置演算装置１３は、ＧＰＳ受信装置１１からの測位信号およびデジタル道路地図データベース１２からの地図データに基づき、車両が現在走行中の位置（車両の現在位置）を演算するものである。この車両位置演算装置１３によって車両の現在位置が演算されると、その現在位置に関するデータが情報処理装置１６に送られるようになっている。

時刻検出装置１４は、情報処理装置１６におけるクロックの役割を果たすもので、現在の時間を検出するものである。情報記憶装置１５は、記憶部に相当するもので、ＲＯＭあるいはＲＡＭなどから構成され、各種のデータやプログラムなどが記憶されるようになっている。

情報処理装置１６は、通常のコンピュータで構成されており、その内部にはＣＰＵ、Ｉ／Ｏ、およびこれら各構成と情報記憶装置１５とを接続するバスラインが備えられている。制御回路のＣＰＵは、情報記憶装置１５におけるＲＯＭから読み出した車載用ナビゲーションシステム１０の動作のためのプログラムを実行し、情報記憶装置１５内のＲＯＭ、ＲＡＭおよびデジタル道路地図データベース１２に記憶された各種データに基づいて地図情報表示および音声案内のための処理を行うと共に、曲率半径または曲率という道路の曲率情報の演算処理を行う。その実行の際には、ＣＰＵは、Ｉ／Ｏを介して車両位置演算装置１３、デジタル道路地図データベース１２、時刻検出装置１４およびセンサ群２０から必要な情報（信号）を受け取り、上記プログラムに従って各種演算を行ったり、現在位置情報や目的地情報等の各種情報を情報処理装置１６内のＲＡＭや情報記憶装置１５内のＲＡＭに書き込みを行ったりする。そして、その演算結果に基づいて、ＣＰＵは、ナビゲーションシステム１０に備えられた図示しない表示装置による地図表示やマイクによる音声案内を行うための制御信号を出力する。さらにＣＰＵは、後述する統計処理を行って、道路地図データベース１２における道路情報データベースの作成・更新を行う。

車両走行制御装置２０は、情報処理装置１６から現在走行中の道路区間に関連づけられた道路情報（道路の曲率に関する曲率情報や勾配に関する勾配情報等）を受け取り、その道路情報に基づいて車両走行制御を実行するものである。この車両走行制御装置２０としては、例えばエンジンＥＣＵ、トランスミッションＥＣＵ、ブレーキＥＣＵもしくはロービームの配光方向を調整するための照明制御用ＥＣＵなどが該当し、これらにより、情報処理装置１６から得た道路の曲率や勾配等に応じてエンジン制御や、ギア位置の調整、ブレーキ制御もしくはロービームの配光方向の調整が行われる。

車両には各種センサ３０が搭載されており、センサ３０からの検出信号が道路情報として、ナビゲーションシステム１０における情報処理装置１６に入力される。センサ３０としては、例えば車両の速度を検出する車速センサ３１、車両の加速度を検出する加速度センサ３２、車両のヨーレート（ヨー角速度）を検出するヨーレートセンサ３３、ステアリングの操作量（操作角度）を検出するステアリングセンサ３４、前方を走行する車両との距離を検出するレーダーセンサ３５、道路の勾配を検出する勾配センサ３６等がある。なお、センサ３０が本発明の道路情報検出手段を構成している。

次に、情報処理装置１６がデジタル道路地図データベース１２における道路情報データベースを作成・更新する際のセンサ３０による測定値の取り扱いについて説明する。上述のように、道路情報データベースは、センサ３０による測定値から作成され、車両が走行する度に更新される。しかしながら、道路状況や天候などの環境変化により、センサ３０による測定値に大きなノイズが発生する場合がある。そこで、本第１実施形態では、情報処理装置１６において過去の道路情報データベースから統計的にセンサ３０の測定値の信頼度を判断し、道路情報データベースの更新に採用するか否かを判断している。

図２は、センサ３０による測定値の変動状態の一例を示している。横軸は時間を示し、縦軸は測定値を示している。図３は、センサ３０による測定値の分布の一例を示している。図３に示すように、センサ３０の測定値はそのノイズ成分が正規分布に従うものと仮定する。本第１実施形態では、過去の道路情報データベースの統計データ（平均値μと標準偏差σ）を用い、センサ３０による新たな測定値の信頼度を判断するために、平均値μを中心に±ｎσで複数の段階を設定している。具体的には、μ_ｊ±ｎ_ｉσ_ｊにより測定値をｎ段階に分け、センサ３０による新たな測定値がどの段階に属するかによって、新たな測定値の扱いを異ならせている。

ｎ_ｉ（ｎ＞０）はセンサ測定値を判別するための段階設定用変数であり、任意に設定できる。ｎ_ｉ＜ｎ_ｉ＋１とする。ｉ（＝０、１、…）はセンサ測定値を判別するために設定する段階を示している。ｎ_ｉは整数（例えばｎ_０＝１、ｎ_１＝２、ｎ_３＝３、…）でもよく、非整数（例えばｎ_０＝０．５、ｎ_１＝１、ｎ_３＝１．５、…）でもよい。

ｊは同測定条件での学習回数を示している。また、初期値としてのμ_０及びσ_０は過去の学習データから与えられているものとする。

センサ３０により新たに取得した測定値Ｘｋは、情報処理装置１６のＣＰＵによって以下のように扱われる。前回までの走行により学習した統計データ（μ_ｊ、σ_ｊ）に基づいて、新たに得られた測定値Ｘｋに対し以下の処理を行う。

（Ａ）μ_ｊ−ｎ_０σ_ｊ≦Ｘｋ≦μ_ｊ＋ｎ_０σ_ｊの範囲の場合には、Ｘｋを道路情報データベース更新用の値として採用する。Ｘｋを一時的に情報記憶装置１５に保存する。

（Ｂ）μ_ｊ−ｎ_１σ_ｊ≦Ｘｋ＜μ_ｊ−ｎ_０σ_ｊまたはμ_ｊ＋ｎ_０σ_ｊ＜Ｘｋ≦μ_ｊ＋ｎ_１σ_ｊの範囲の場合には、Ｘｋを道路情報データベース更新用の値として採用する。Ｘｋを一時的に情報記憶装置１５に保存する。

（Ｃ）μ_ｊ−ｎ_２σ_ｊ≦Ｘｋ＜μ_ｊ−ｎ_１σ_ｊまたはμ_ｊ＋ｎ_１σ_ｊ＜Ｘｋ≦μ_ｊ＋ｎ_２σ_ｊの範囲の場合には、Ｘｋを道路情報データベース更新用の値として採用しない。Ｘｋを一時的に情報記憶装置１５に保存する。

（Ｄ）Ｘｋ＜μ_ｊ−ｎ_２σ_ｊまたはμ_ｊ＋ｎ_２σ_ｊ＜Ｘｋの範囲の場合には、Ｘｋを道路情報データベース更新用の値として採用しない。Ｘｋは保存せず廃棄する。

以上のように、センサ３０の測定値Ｘｋが平均値に近い領域（図３中の斜線で示した領域）である（Ａ）および（Ｂ）に属する場合には、測定値Ｘｋを採用して道路情報データベースを更新する。一方、センサ３０の測定値Ｘｋが平均値から大きく外れる領域である（Ｃ）および（Ｄ）に属する場合には足切り処理を行い、測定値Ｘｋを道路情報データベース更新用の値として採用しない。

記憶装置１５に一時的に待避した測定データは、以下のように用いることができる。例えばセンサ３０の測定値が得られるたびに処理する逐次処理の場合には、データの変化を検出する手段として用い、データの連続性を図るのに使用することができる。また、道路の所定区間における測定値をまとめて処理する一括処理の場合には、データ分布を計算した後でノイズデータ判定に使用することができる。

これらのデータは、道路の区間データと関連づけて保存することができ、また日付データをつけて保存してもよい。日付データをつけた場合には、有効期限を定めてデータを廃棄することができる。

以下、本第１実施形態の走行制御および道路情報学習方法について説明する。これらの処理は、情報処理装置１６が情報記憶装置１５に格納されたプログラムに基づいて実行するものである。

最初に、走行制御方法について図４のフローチャートに基づいて説明する。まず、当該地点の制御に使用するデータを道路情報データベースから取得する（Ｓ１０）。次に、保存データがあるか否か判定し（Ｓ１１）、保存データがある場合には、走行制御装置２０は保存データによる走行制御を行い（Ｓ１２）、保存データがない場合には、走行制御装置２０は通常の走行制御を行う（Ｓ１３）。

次に、データ学習処理を行い（Ｓ１４）、更新されたデータを道路情報データベースに保存する（Ｓ１５）。走行制御が終了するまで、上記ステップＳ１０〜Ｓ１５を繰り返し行う（Ｓ１６）。なお、上記ステップＳ１４の処理が本発明の道路情報選別手段を構成し、ステップＳ１５の処理が本発明のデータベース更新手段を構成している。

次に、上記ステップＳ１４のデータ学習処理（道路情報学習システムのデータ更新方法）について図５のフローチャートに基づいて説明する。図５のフローチャートは、図４におけるステップＳ１４のサブルーチンを示すものである。

まず、センサ３０によりセンシングデータＸｋを取得する（Ｓ１００）。次に、μ_ｊ−ｎ_０σ_ｊ≦Ｘｋ≦μ_ｊ＋ｎ_０σ_ｊである場合と、μ_ｊ−ｎ_１σ_ｊ≦Ｘｋ＜μ_ｊ−ｎ_０σ_ｊまたはμ_ｊ＋ｎ_０σ_ｊ＜Ｘｋ≦μ_ｊ＋ｎ_１σ_ｊである場合には、Ｘｋを一時待避する（Ｓ１０１〜Ｓ１０４）。そして、Ｘｋを用いて平均値および標準偏差を計算し（Ｓ１０５）、道路情報データベースの平均値と標準偏差を更新する（Ｓ１０６）。

μ_ｊ−ｎ_２σ_ｊ≦Ｘｋ＜μ_ｊ−ｎ_１σ_ｊまたはμ_ｊ＋ｎ_１σ_ｊ＜Ｘｋ≦μ_ｊ＋ｎ_２σ_ｊである場合には、Ｘｋを一時待避してリターンし（Ｓ１０７）、μ_ｊ−ｎ_２σ_ｊ≦Ｘｋ＜μ_ｊ−ｎ_１σ_ｊまたはμ_ｊ＋ｎ_１σ_ｊ＜Ｘｋ≦μ_ｊ＋ｎ_２σ_ｊでない場合にはそのままリターンする（Ｓ１０８）。

図６は、本第１実施形態における道路情報データベースの更新前後の状態を示している。本第１実施形態のように、平均値μと標準偏差σを用いてセンサ３０の測定値に対し信頼度の重み付けをする統計処理を行う、すなわち平均値μを中心とする道路情報選別用の基準範囲を設定し、この基準範囲に対して所定範囲以上外れている測定値をノイズとして除外して道路情報データベースを更新することで、車両制御に影響するデータを除外することができ、道路情報データベースの平均値の精度を向上させることができる。

（第２実施形態）
次に、本発明の第２実施形態について図７〜図９に基づいて説明する。

上記第１実施形態の道路情報学習方法では、既に存在する道路情報データベースの統計情報（平均値、標準偏差）に基づいて、センサ３０による新たな測定値を選別して足切り処理するため、工事等による道路状況の変化に迅速に対応できないという問題が存在する。

このため、本第２実施形態では、データ更新アルゴリズムを以下のように行って、道路状況が変化した場合に対応している。上記第１実施形態において図３で示した平均値μを中心にした各段階Ａ〜Ｄに対し、道路状況変化判断用のカウンタＺｎを用意する。具体的には、段階Ａに対してＺ_０、段階Ｂに対してＺ_１、段階Ｃ、Ｄに対してＺ_２を用意する。カウンタＺ_０、Ｚ_１、Ｚ_２は処理前に初期化しておく。

（Ａ）μ_ｊ−ｎ_０σ_ｊ≦Ｘｋ≦μ_ｊ＋ｎ_０σ_ｊの場合には、Ｘｋを統計データ更新確定用の値として一時的に情報記憶装置１５に保存し、カウンタＺ_０の値を１増加させる。

（Ｂ）μ_ｊ−ｎ_１σ_ｊ≦Ｘｋ＜μ_ｊ−ｎ_０σ_ｊまたはμ_ｊ＋ｎ_０σ_ｊ＜Ｘｋ≦μ_ｊ＋ｎ_１σ_ｊの場合には、Ｘｋを統計データ更新保留用の値として一時的に情報記憶装置１５に保存し、カウンタＺ１の値を１増加させる。

（Ｃ、Ｄ）Ｘｋ＜μ_ｊ−ｎ_１σ_ｊまたはμ_ｊ＋ｎ_１σ_ｊ＜Ｘｋの場合には、Ｘｋを道路状況の変化時用の値として一時的に情報記憶装置１５に保存し、カウンタＺ_２の値を１増加させる。

ある測定区間に得られた標本数ｋ（＝Ｚ_０＋Ｚ_１＋Ｚ_２）の測定値のデータ列｛Ｘｋ｝に対して上記の選別を行った後、カウンタＺ_２が
Ｚ_２＞αＺ_０（但し、Ｚ_２≠０の場合のみ）
となった場合、道路状況が変化したと判断する。但し、αは道路状況が変化したと判断するための係数である。

すなわち、上記第１実施形態のデータ更新方法において、平均値μから大きく外れノイズとして足切りされるデータ数が所定数を超える場合に、道路状況が変化したと判断する。この場合には、これまでの学習データ（道路情報データベース）を廃棄し、道路状況の変化時用及び統計データ更新保留用に待避したデータ列から新たに道路情報データベースを作成する。道路状況が変化したと判断されない場合には、上記第１実施形態と同様の道路情報データベースの更新処理を行う。

次に、本第２実施形態のデータ学習処理（道路情報学習システムのデータ更新方法）について図７のフローチャートに基づいて説明する。図７のフローチャートは、上記第１実施形態の図４におけるステップＳ１４のサブルーチンを示すものであり、第１実施形態の図５に対応している。

まず、カウンタＺ_０、Ｚ_１、Ｚ_２を初期化する（Ｓ２００）。次に、センサ３０によりセンシングデータＸｋを取得する（Ｓ２０１）。次に、μ_ｊ−ｎ_０σ_ｊ≦Ｘｋ≦μ_ｊ＋ｎ_０σ_ｊである場合には、Ｘｋを統計データ更新確定用の値として一時的に待避し、カウンタＺ_０をインクリメントする（Ｓ２０２〜Ｓ２０４）。μ_ｊ−ｎ_１σ_ｊ≦Ｘｋ＜μ_ｊ−ｎ_０σ_ｊまたはμ_ｊ＋ｎ_０σ_ｊ＜Ｘｋ≦μ_ｊ＋ｎ_１σ_ｊである場合には、Ｘｋを統計データ更新保留用の値として一時待避し、カウンタＺ_１をインクリメントする（Ｓ２０５〜Ｓ２０７）。Ｘｋ＜μ_ｊ−ｎ_１σ_ｊまたはμ_ｊ＋ｎ_１σ_ｊ＜Ｘｋの場合には、Ｘｋを道路状況の変化時用の値として一時待避し、カウンタＺ_２をインクリメントする（Ｓ２０８、Ｓ２０９）。測定区間が終了するまで、上記ステップＳ２０１〜Ｓ２０９を繰り返し行う（Ｓ２１０）。

次に、センシングデータの判定処理を行う（Ｓ２１１）。ここでは、道路状況に変化したか否かを判定する。ここで、センシングデータ判定処理Ｓ２１１について図８のフローチャートに基づいて説明する。図８のフローチャートは、図７におけるステップＳ２１１のサブルーチンを示すものである。まず、Ｚ_２＜αＺ_０またはＺ_２＝０であるか否かを判定する（Ｓ２２０）。この結果、Ｚ_２＜αＺ_０またはＺ_２＝０である場合には、道路状況に変化がないと判断する（Ｓ２２１）。一方、Ｚ_２＜αＺ_０またはＺ_２＝０でない場合には、道路状況に変化があったと判断する（Ｓ２２２）。なお、ステップＳ２１１の処理が本発明の路状況判定手段を構成している。

図７に戻り、ステップＳ２１１の結果により、道路状況に変化があったか否かを判定する（Ｓ２１２）。この結果、道路状況に変化がないと判定された場合には、統計データ更新確定用の値と統計データ更新保留用の値とを用いて総計データを再計算する（Ｓ２１３）。一方、道路状況に変化があると判定された場合には、従前の道路情報データベースおよび統計データを廃棄し、道路状況変化用の値と統計データ更新保留用の値とを用いて総計データを再計算する（Ｓ２１４）。ステップＳ２１３、Ｓ２１４にて再計算した統計データを用いて道路情報データベースの平均値μと標準偏差σを更新する（Ｓ２１５）。なお、ステップＳ２１４の処理が本発明の道路情報データベース再作成手段を構成している。

図９は道路情報データベースの更新前後の状態を示しており、（ａ）は上記第１実施形態によるデータ更新、（ｂ）は本第２実施形態によるデータ更新を示している。

道路状況が変化した場合には、変化前のデータに対して測定値の分布が全体的にずれてくる。図９の例では測定値が全体的に右側にずれている。上記第１実施形態の構成では、平均値μから大きく外れた値をノイズとして足切り除去するので、図９（ａ）に示すように平均値μを道路状況が変化した後の状態に直ちに追従させることができず、対応に時間がかかる。これに対して、本第２実施形態の構成では、道路状況が変化したと判定した場合には道路情報データベースを作り直すので、図９（ｂ）に示すように道路状況が変化した後の状況に直ちに対応することができる。

なお、本第２実施形態では、道路状況が変化したか否かを判定するために、平均値μから大きく外れノイズとして足切りされるデータ数が所定数を超える場合に、道路状況が変化したと判断したが、これに限らず、以下のような手段によっても道路状況の変化を判断することもできる。

（１）センサ３０による新たな測定値より得た平均値μ_ｊ＋１が、過去のデータベースの平均値μ_ｊから所定値以上ずれている場合に、道路状況が変化したと判断することができる。具体的には、統計データ更新確定用、統計データ更新保留用、道路状況の変化時用の値すべてから平均値μ_ｊ＋１を算出する。その平均値μ_ｊ＋１が
μ_ｊ＋１＞μ_ｊ＋ασ_ｊまたはμ_ｊ＋１＜μ_ｊ−ασ_ｊ
となった場合、道路状況が変化したと判断し、そうでない場合は道路状況に変化がないと判断する。すなわち、所定数の道路情報から求めた平均値μ_ｊ＋１と道路情報データベースの平均値μ_ｊとの差が所定値以上である場合に、道路状況が変化したと判断することができる。但しαは、道路状況が変化したと判断する係数を示す。

（２）センサ３０による新たな測定値より得た変動係数（＝標準偏差σ_ｊ＋１／平均値μ_ｊ＋１）を用い、過去のデータベースから得た変動係数σ_ｊ／μ_ｊから所定値以上ずれている場合に、道路状況が変化したと判断することができる。具体的には、データ更新確定用、統計データ更新保留用、道路状況の変化時用の値すべてを用いて平均値μ_ｊ＋１および標準偏差σ_ｊ＋１を算出する。その変動係数σ_ｊ＋１／μ_ｊ＋１が
σ_ｊ＋１／μ_ｊ＋１＞ασ_ｊ／μ_ｊ
となった場合、道路状況が変化したと判断し、そうでない場合は道路状況に変化がないと判断する。すなわち、所定数の道路情報から求めた標準偏差σ_ｊ＋１を平均値μ_ｊ＋１で除して得た第１の変動係数と、道路情報データベースの標準偏差σ_ｊを平均値μ_ｊで除して得た第２の変動係数とを比較し、第１変動係数が第２変動係数の所定数倍以上である場合に、道路状況が変化したと判定することができる。但しαは、道路状況が変化したと判断する係数を示す。

（第３実施形態）
次に、本発明の第３実施形態について図１０、図１１に基づいて説明する。

上記第１実施形態および第２実施形態では、事前に学習データがあった場合の更新方法であった。そのため、事前に学習データが全くない第1回目のセンシングデータに対して、ばらつきの大きいデータをノイズとして除去することができず、平均値μ、標準偏差σの精度が得られないという問題がある。

そこで、本第３実施形態では、第1回目のデータに対し、自己から得られた標準偏差σにより足きり処理を行い、再度平均値μ、標準偏差σを求めることで第1回目の精度を擬似的に向上させている。

次に、本第３実施形態のデータ学習処理（道路情報学習システムのデータ更新方法）について図１０のフローチャートに基づいて説明する。図１０のフローチャートは、上記第１実施形態の図４におけるステップＳ１４のサブルーチンを示すものであり、第１実施形態の図５に対応している。

まず、センサ３０によりセンシングデータＸｋを取得する（Ｓ３００）。次に、これが第１回目のデータか否かを判定する（Ｓ３０１）。

この結果、第１回目のデータでない場合には、μ_ｊ−ｎ_０σ_ｊ≦Ｘｋ≦μ_ｊ＋ｎ_０σ_ｊである場合と、μ_ｊ−ｎ_１σ_ｊ≦Ｘｋ＜μ_ｊ−ｎ_０σ_ｊまたはμ_ｊ＋ｎ_０σ_ｊ＜Ｘｋ≦μ_ｊ＋ｎ_１σ_ｊである場合には、Ｘｋを一時待避する（Ｓ３０２〜Ｓ３０５）。そして、Ｘｋを用いて平均値および標準偏差を計算し（Ｓ３０６）、道路情報データベースの平均値と標準偏差を更新する（Ｓ３０７）。μ_ｊ−ｎ_２σ_ｊ≦Ｘｋ＜μ_ｊ−ｎ_１σ_ｊまたはμ_ｊ＋ｎ_１σ_ｊ＜Ｘｋ≦μ_ｊ＋ｎ_２σ_ｊである場合には、Ｘｋを一時待避し（Ｓ３０８）、μ_ｊ−ｎ_２σ_ｊ≦Ｘｋ＜μ_ｊ−ｎ_１σ_ｊまたはμ_ｊ＋ｎ_１σ_ｊ＜Ｘｋ≦μ_ｊ＋ｎ_２σ_ｊでない場合には何もしない（Ｓ３０９）。第１回目のデータでない場合には、そのままリターンする。

一方、第１回目のデータである場合には、Ｘｋを一時待避し（Ｓ３０３）、Ｘｋを用いて平均値および標準偏差を計算し（Ｓ３０６）、道路情報データベースの平均値と標準偏差を更新する（Ｓ３０７）。そして、上記ステップＳ３０１に戻り（Ｓ３１０）、上記ステップＳ３０２〜Ｓ３０９を実行する。

図１１は、本第３実施形態の道路情報データベースの修正前後の状態を示す特性図である。図１１に示すように、初回測定値を用いて平均値μと標準偏差σを算出し、この平均値μと標準偏差σを用いて上記第１実施形態と同様の足切り処理を行うことで、第１回目の測定値から平均値の精度を擬似的に向上させることができる。

第１実施形態の道路情報学習システムの構成を示す概念図である。 センサ測定値の変動状態の一例を示す特性図である。 センサ測定値の分布の一例を示す特性図である。 第１実施形態の走行制御方法を示すフローチャートである。 第１実施形態のデータ学習処理を示すフローチャートである。 第１実施形態における道路情報データベースの更新前後の状態を示す特性図である。 第２実施形態の走行制御方法を示すフローチャートである。 第２実施形態のセンシングデータ判定処理を示すフローチャートである。 第２実施形態における道路情報データベースの更新前後の状態を示す特性図である。 第３実施形態のデータ学習処理を示すフローチャートである。 第３実施形態における道路情報データベースの更新前後の状態を示す特性図である。

符号の説明

１０…ナビゲーション装置、１１…ＧＰＳ受信装置、１２…道路地図データベース、１３…車両位置演算装置、１４…時刻検出装置、１５…情報記憶装置、１６…情報処理装置等、車両走行制御装置、３０…センサ。

Claims (6)

1. 車両が道路を走行する際に道路地図情報に基づき、前記車両の位置情報を求めることが可能な車両位置検出手段（１１、１３）と、
   車両に搭載され、車両走行時に道路の曲率若しくは勾配に関する道路情報を検出する道路情報検出手段（３０）と、
   前記道路情報から構成される道路情報データベースを、前記道路地図情報における位置情報に関連づけて記憶可能であるとともに、前記道路情報データベースを書き換え可能な記憶手段（１２）と、
   前記道路情報検出手段（３０）により検出した道路情報を、前記記憶手段（１２）に記憶されている道路情報データベースに基づいて選別する道路情報選別手段（Ｓ１４）と、
   前記道路情報選別手段（Ｓ１４）により選別された道路情報を用いて前記道路情報データベースの更新を行うデータベース更新手段（Ｓ１５）と、
   前記道路情報と前記道路情報データベースにおける平均値（μ _j ）および標準偏差（σ _j ）とに基づいて道路状況が変化したか否かを判定する道路状況判定手段（Ｓ２１１）と、
   前記道路状況判定手段（Ｓ２１１）により、道路状況が変化したと判定された場合には、前記記憶手段（１２）に記憶されている道路情報データベースを廃棄し、前記道路情報に基づいて前記道路情報データベースを新たに作成する道路情報データベース再作成手段（Ｓ２１４）とを備えることを特徴とする道路情報学習システム。
2. 道路情報選別手段（Ｓ１４）は、前記道路情報データベースの平均値（μ_j）および標準偏差（σ_j）を用いて前記平均値（μ_j）を中心とする道路情報選別用の基準範囲を設定し、
   前記道路情報が前記基準範囲に含まれる場合には、前記道路情報を前記道路情報データベースの更新用に採用するとともに、前記道路情報が前記基準範囲に含まれない場合には、前記道路情報を前記道路情報データベースの更新用に採用しないことを特徴とする請求項１に記載の道路情報学習システム。
3. 前記道路状況判定手段（Ｓ２１１）は、前記道路情報選別手段（Ｓ１４）により、前記道路情報データベースの更新に用いると判定された道路情報の総数に対する前記道路情報データベースの更新に用いないと判定された道路情報の総数の比率が所定値を越えた場合に、道路状況が変化したと判定することを特徴とする請求項１または２に記載の道路情報学習システム。
4. 前記道路状況判定手段は、所定数の前記道路情報から求めた平均値（μ_j+1）と前記道路情報データベースの平均値（μ_j）との差が所定値以上である場合に、道路状況が変化したと判定することを特徴とする請求項１または２に記載の道路情報学習システム。
5. 前記道路状況判定手段は、所定数の前記道路情報から求めた標準偏差（σ_j+1）を平均値（μ_j+1）で除して得た第１の変動係数と、前記道路情報データベースの標準偏差（σ_j）を平均値（μ_j）で除して得た第２の変動係数とを比較し、前記第１変動係数が前記第２変動係数の所定数倍以上である場合に、道路状況が変化したと判定することを特徴とする請求項１または２に記載の道路情報学習システム。
6. 前記道路情報選別手段（Ｓ１４）は、前記記憶手段（１２）に前記道路情報データベースが存在しない場合に、所定数の前記道路情報の平均値（μ₀）および標準偏差（σ₀）を用いて前記平均値（μ₀）を中心とする道路情報選別用の基準範囲を設定し、前記基準範囲に含まれる前記道路情報のみを用いて平均値（μ₀）および標準偏差（σ₀）を再計算することを特徴とする請求項１ないし５のいずれか１つに記載の道路情報学習システム。

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